An integrated modeling method for prediction of sulfur content in agglomerate

1　INTRODUCTIONSomeparametersincomplex process,especiallyinmetallurgicandchemicalprocess ,needtobepredictedforsecurityandefficiencyofproduction .PrecisepredictionofsulfurinagglomerateissignificantforsinteringprocessinPb ZnImperialSmeltingProcess (ISP) [1] .SinteringprocessistodesulfurateandsinterPb ZnminesoastoprovideagglomerateforPb Znproduction .Ifthesulfurcontentinagglomerateexceeds 1% ,thesmeltingprocesscannotrunfluentlyandtheconditionsaredeterioratedre markably .Inspiteoftheimpo…     

有色冶炼企业专用铁路运输智能调度系统研究

针对有色冶炼企业铁路运输的特点,设计了有色冶炼企业铁路运输智能调度系统,并对系统实现中的两个关键问题——调度优化和调度模拟进行了深入讨论。提出了基于混合策略的优化调度方法,把企业铁路运输调度优化问题分解成列车分组优化、列车解编优化、进路优化以及取送车优化四个子问题,并采用不同方法分别进行优化,以期得到全局满意解,文中着重论述了取送车排序的优化问题。从调度监控的需要出发,给出了企业铁路站场动静态实体信息描述方法,构建了站场静态网络模型,并定义了调车机车的状态矩阵和轨道状态矩阵,实现了调度计划模拟。文章所提方法在南方某有色冶炼企业的铁路运输调度中得到应用,验证了方法的可行性。     

起动机性能微机测试系统

针对起动机电流大、工作短时的特点，研制了起动机性能微机测试系统。本文介绍了测试系统的组成、工作原理、软件设计、控制策略和抗干扰措施，特别叙述了本系统设计中的一些技巧和特点。现场运行表明，系统设计合理，检测精度高，控制时间短，抗干扰能力强。     

基于神经网络的复杂工业过程稳态优化控制策略及发展

本文结合神经网络的基本概念和理论,介绍了神经网络在复杂系统稳态优化控制领域的某些应用成果,并对其今后的发展方向进行了探讨。     

基于多变量形态学特征的健康老年人认知发展预测算法

由于体积、表面积等常规形态学指标对于皮层下核团而言过于笼统,因此传统的形态特征获取手段难以检测到其表面形态的细微变化。为解决这一问题,本文提出了一种针对皮层下核团的精细特征提取算法,并将其应用到老年人认知状态预测任务上。通过表面共形参数化、表面共形表示和基于互信息的表面流配准,提取了46名被试双侧海马和杏仁核各15 000×2个顶点上的形态学特征;通过斑块选择、稀疏编码与字典学习,和最大池化的降维流程,避免了维度诅咒的同时充分保留了核团的纹理信息;最后,以树为弱学习器,采用GentleBoost算法集成了最终的强分类器做认知预测。结果显示,仅纳入海马和杏仁核两个皮层下结构的新颖特征,即可达到85%的预测准确率,为皮层下结构的精细特征发掘提供了新思路。     

随机森林和DE-ELM的烘丝机入口含水率预测北大核心CSCD

烘丝机入口含水率是影响烟丝质量与卷烟口感的关键因素。为实现其预测并为操作优化提供依据,提出了基于随机森林和DE-ELM的烘丝机入口含水率预测方法。首先通过随机森林基于平均精确度减少的排序方法筛选特征变量,然后采用差分进化优化的极限学习机(DE-ELM)建立筛选后特征变量与烘丝机入口含水率的关系模型,进而实现烘丝机入口含水率的预测。对比神经网络(BP-NN)、支持向量机(SVM)、普通极限学习机(ELM)及随机森林等方法在相同历史生产数据集上的预测结果,所提DE-ELM预测方法使烘丝机入口含水率的预测准确率稳定在95.87%,预测标准平均误差仅为0.128%,预测效果最佳。     

Generic reconstruction technology based on RST for multivariate time series of complex process industries

In order to effectively analyse the multivariate time series data of complex process, a generic reconstruction technology based on reduction theory of rough sets was proposed. Firstly, the phase space of multivariate time series was originally reconstructed by a classical reconstruction technology. Then, the original decision-table of rough set theory was set up according to the embedding dimensions and time-delays of the original reconstruction phase space, and the rough set reduction was used to delete the redundant dimensions and irrelevant variables and to reconstruct the generic phase space. Finally, the input vectors for the prediction of multivariate time series were extracted according to generic reconstruction results to identify the parameters of prediction model. Verification results show that the developed reconstruction method leads to better generalization ability for the prediction model and it is feasible and worthwhile for application.     

改进果蝇算法在净化除钴过程锌粉量优化设定中的应用

本文提出一种基于细菌迁徙的自适应果蝇算法(CAFOABM),用于求解净化除钴过程锌粉添加量优化设定问题.首先从净化除钴的反应机理出发,通过引入除钴率建立锌粉添加量与氧化还原电位值、出口钴离子浓度间带约束的非线性优化设定模型;为了避免果蝇算法在迭代寻优过程中出现停滞现象,CAFOABM引入多种群并行搜索策略和改进搜索算子对搜索状态的转移规则进行改进;并采用区分可行解与不可行解法进行约束处理,保留一定比例的不可行解个体,有效避免了有用解信息的丢失.实际生产数据验证结果表明,CAFOABM算法优化设定的锌粉添加量与人工操作的经验数据相比减少7.83%,出口钴离子浓度满足实际生产要求且趋于平稳.     

基于密度调整的改进自适应谱聚类算法

针对谱聚类存在构造相似度矩阵时对尺度参数敏感以及处理多重尺度数据集效果不理想的缺陷, 提出一种基于密度调整的改进自适应谱聚类算法. 该算法将样本点所处领域的密度引入谱聚类, 利用密度差来调整样本点之间的相似度, 使其更符合实际簇类中样本点间的内在关系, 在一定程度上解决了多尺度聚类问题; 同时, 通过样本点的近邻距离自适应得到尺度参数, 使算法对尺度参数相对不敏感. 仿真实验验证了所提出算法的有效性和优越性.

     

英法未来巡航/反舰武器项目发展分析

未来巡航/反舰武器(FC/ASW)是英法两国联合研制的下一代导弹,计划在2030年替代捕鲸叉、飞鱼和风暴前兆/斯卡尔普导弹,为两国提供反舰和深度打击能力。2018年5月,英国下议院国防委员会和法国国民议会国家武装部队委员会启动对FC/ASW的联合调查,并于12月正式发布调查报告。详细梳理了报告内容,介绍了项目发展背景和进展,总结了项目存在的问题和相应措施,并分析了项目对英法两国带来的影响。